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생체 신호 분석에 기초하여 가상 세계에서 아바타의 동작을 구현하기 위하여 딥러닝 모델 학습 장치를 이용한 딥러닝 모델 학습 방법으로서,사용자의 왼쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 왼발 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터를 획득하는 단계;상기 사용자의 오른쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 오른발 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터를 획득하는 단계;상기 제1 생체 신호 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 왼발 동작에 대응되는 제1 라벨 데이터를 결정하는 단계;상기 제2 생체 신호 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 오른발 동작에 대응되는 제2 라벨 데이터를 결정하는 단계; 및상기 제1 라벨 데이터 및 상기 제2 라벨 데이터의 조합에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하도록 상기 딥러닝 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 제1 라벨 데이터는 상기 제1 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되고,상기 제2 라벨 데이터는 상기 제2 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되는딥러닝 모델 학습 방법
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제1 항에 있어서,상기 제1 생체 신호 데이터 및 상기 제2 생체 신호 데이터는 시간의 흐름에 기초하여 연속적으로 획득되는딥러닝 모델 학습 방법
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제1 항에 있어서,상기 제1 생체 신호 데이터 및 상기 제2 생체 신호 데이터를 전처리하는 단계를 더 포함하고,상기 제1 생체 신호 데이터 및 상기 제2 생체 신호 데이터를 전처리하는 단계는,교류 전압 및 고조파에 관한 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는딥러닝 모델 학습 방법
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제1 항에 있어서,상기 제1 라벨 데이터는 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 대한 과정에 대응되는 소정의 시점 구간의 제1 생체 신호 시퀀스 데이터에 기초하여 결정되고,상기 제2 라벨 데이터는 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 대한 과정에 대응되는 소정의 시점 구간의 제2 생체 신호 시퀀스 데이터에 기초하여 결정되는딥러닝 모델 학습 방법
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생체 신호 분석에 기초하여 가상 세계에서 아바타의 동작을 구현하기 위하여 아바타 제어 장치를 이용한 아바타 제어 방법으로서,사용자의 왼쪽 다리 및 오른쪽 다리에 부착되는 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 생체 신호 데이터를 획득하는 단계; 및상기 획득한 생체 신호 데이터를 사전 학습된 딥러닝 모델에 입력하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하는 단계를 포함하고,상기 딥러닝 모델은, 상기 사용자의 왼발 동작에 대응되는 제1 라벨 데이터 및 상기 사용자의 오른발 동작에 대응되는 제2 라벨 데이터의 조합에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하도록 학습되는 것이고,상기 제1 라벨 데이터는 상기 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되고,상기 제2 라벨 데이터는 상기 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되는아바타 제어 방법
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생체 신호 분석에 기초하여 가상 세계에서 아바타의 동작을 구현하기 위한 딥러닝 모델 학습 장치로서,딥러닝 모델 학습 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리에서 상기 딥러닝 모델 학습 프로그램을 로드하여, 상기 딥러닝 모델 학습 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 사용자의 왼쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 왼발 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터를 획득하고,상기 사용자의 오른쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 오른발 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터를 획득하고,상기 제1 생체 신호 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 대한 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 왼발 동작에 대응되는 제1 라벨 데이터를 결정하고,상기 제2 생체 신호 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 오른발 동작에 대응되는 제2 라벨 데이터를 결정하고,상기 제1 라벨 데이터 및 상기 제2 라벨 데이터의 조합에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하도록 상기 딥러닝 모델을 학습시키고,상기 제1 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터에 기초하여 상기 제1 라벨 데이터를 결정하고,상기 제2 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터에 기초하여 상기 제2 라벨 데이터를 결정하는딥러닝 모델 학습 장치
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제7 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 생체 신호 데이터 및 상기 제2 생체 신호 데이터를 시간의 흐름에 기초하여 연속적으로 획득하는딥러닝 모델 학습 장치
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제7 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 생체 신호 데이터 및 상기 제2 생체 신호 데이터에 대하여 교류 전압 및 고조파에 관한 노이즈를 제거하는 전처리를 수행하는딥러닝 모델 학습 장치
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삭제
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제7 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 대한 과정에 대응되는 소정의 시점 구간의 제1 생체 신호 시퀀스 데이터에 기초하여 상기 제1 라벨 데이터를 결정하고,상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 대한 과정에 대응되는 소정의 시점 구간의 제2 생체 신호 시퀀스 데이터에 기초하여 상기 제2 라벨 데이터를 결정하는딥러닝 모델 학습 장치
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생체 신호 분석에 기초하여 가상 세계에서 아바타의 동작을 구현하기 위한 아바타 제어 장치로서,아바타 제어 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리에서 상기 아바타 제어 프로그램을 로드하여, 상기 아바타 제어 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 사용자의 왼쪽 다리 및 오른쪽 다리에 부착되는 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 생체 신호 데이터를 획득하고,상기 획득한 생체 신호 데이터를 사전 학습된 딥러닝 모델에 입력하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하고,상기 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터에 기초하여 제1 라벨 데이터를 결정하고,상기 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터에 기초하여 제2 라벨 데이터를 결정하고,상기 딥러닝 모델은, 상기 사용자의 왼발 동작에 대응되는 상기 제1 라벨 데이터 및 상기 사용자의 오른발 동작에 대응되는 상기 제2 라벨 데이터의 조합에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하도록 사전 학습되는 것인아바타 제어 장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,사용자의 왼쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 왼발 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터를 획득하는 단계;상기 사용자의 오른쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 오른발 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터를 획득하는 단계;상기 제1 생체 신호 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 왼발 동작에 대응되는 제1 라벨 데이터를 결정하는 단계;상기 제2 생체 신호 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 오른발 동작에 대응되는 제2 라벨 데이터를 결정하는 단계; 및상기 제1 라벨 데이터 및 상기 제2 라벨 데이터의 조합에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하도록 상기 딥러닝 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 제1 라벨 데이터는 상기 제1 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되고,상기 제2 라벨 데이터는 상기 제2 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되는 생체 신호 분석에 기초하여 가상 세계에서 아바타의 동작을 구현하기 위한 딥러닝 모델 학습 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,사용자의 왼쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 왼발 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터를 획득하는 단계;상기 사용자의 오른쪽 다리에 부착된 적어도 하나의 전극 내 적어도 하나의 채널을 이용하여 상기 사용자의 오른발 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터를 획득하는 단계;상기 제1 생체 신호 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 왼발 동작에 대응되는 제1 라벨 데이터를 결정하는 단계;상기 제2 생체 신호 데이터를 상기 딥러닝 모델에 입력하여 유사도 분석을 수행함으로써 상기 사용자의 오른발 동작에 대응되는 제2 라벨 데이터를 결정하는 단계; 및상기 제1 라벨 데이터 및 상기 제2 라벨 데이터의 조합에 기초하여 상기 사용자에 대응되는 아바타의 동작을 추론하도록 상기 딥러닝 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 제1 라벨 데이터는 상기 제1 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 왼발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 왼발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제1 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되고,상기 제2 라벨 데이터는 상기 제2 생체 신호 데이터 중에서 상기 사용자의 오른발의 앞꿈치 또는 뒷꿈치를 드는 동작 및 상기 사용자의 오른발의 방향을 정하는 동작 중 적어도 하나의 동작에 관한 제2 생체 신호 데이터에 기초하여 결정되는 생체 신호 분석에 기초하여 가상 세계에서 아바타의 동작을 구현하기 위한 딥러닝 모델 학습 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
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